Adverse Consequences of Internet Purchase of Pharmacologic Agents or Dietary Supplements
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Internet is commonly used to advertise and sell medications and dietary supplements directly to consumers. Prescriptions are often not needed, and consumers may engage in unmonitored and risky health practices. No systematic attempt has been made to evaluate reported cases of adverse events following such purchases. Objective: To systematically identify and examine reported cases of adverse events associated with the purchase of medications and dietary supplements from the Internet. Methods: MEDLINE (1990-June 2009), EMBASE (1990-June 2009), IBIDS (to June 2009), TOXNET (to June 2009), bibliographies of identified articles, and Web sites of relevant health ministries and professional associations in the US and Canada were reviewed to identify eligible articles that describe adverse events associated with the purchase of medications or dietary supplements from the Internet. Results: Thirty-two reports of 41 cases of adverse consequences of pharmaceutical products (n = 31) or dietary supplements (n = 10) were identified. Purchases were made by people in the 30- to 50-year-old age group in 36% of cases. Prescription medications were implicated in 27% of cases and narcotic and controlled drugs were implicated in 49% of cases. Drug abuse was responsible for harm in 73% of cases, whereas adverse drug reactions occurred in 27% of cases. Nine (22%) patients died as a result of adverse consequences following such purchases. The remaining patients suffered serious adverse events such as seizures, liver damage, and hallucinations. Conclusions: An unexpectedly large number of case reports were identified from the literature; however, these reports do not fully illustrate the magnitude of the problem. Life-endangering adverse consequences signify a need for increased regulation and control of Internet Web sites and a need for healthcare provider involvement. Pharmacists should know where their patients obtain medications, how to verify the validity of the sources of prescriptions, and how to report adverse consequences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».